基于拟连续高阶滑模的高超声速飞行器再入姿态控制

考虑模型参数不确定和外界干扰对再入制导控制性能的影响,基于拟连续高阶滑模控制策略对高超声速飞行器的再入制导控制问题进行了研究.首先,给出再入制导指令的设计过程.其次,基于再入飞行特性对模型进行简化,获得面向控制的姿态模型,在此基础上,通过引入新的控制变量,设计解耦滑模面,实现姿态间的解耦.再次,为了削弱控制抖振,通过引入虚拟控制,对系统进行增广,基于齐次性理论设计拟连续三阶滑模再入姿态控制器,确保系统在有限时间实现对制导指令的稳定跟踪.最后,六自由度再入飞行器的制导控制一体化仿真结果表明,本研究给出的控制策略在不影响系统鲁棒性的同时,能够实现对标称轨迹和再入姿态的综合控制.     

基于光滑二阶滑模的可重复使用运载器有限时间再入姿态控制

针对可重复使用运载器(reusable launch vehicle,RLV)的六自由度再入模型,考虑模型不确定和外界干扰对再入姿态控制的影响,提出了一种非线性鲁棒控制策略.首先,根据多时间尺度特性将RLV的再入姿态模型分为姿态角子系统和姿态角速率子系统.其次,对每个子系统分别设计光滑二阶滑模控制器和滑模干扰观测器实现子系统的有限时间稳定.利用干扰观测器可以实现对不确定和外界干扰的精确估计,从而对控制器进行有效的补偿.进而,基于Lyapunov理论证明了整个系统的有限时间稳定.最后,通过仿真验证了提出的控制策略具有良好的控制性能和鲁棒性.     

再入飞行器带有干扰观测器的有限时间控制

针对模型参数不确定及外界干扰影响下的再入飞行器的姿态控制问题,设计基于干扰观测器的有限时间控制策略.首先建立面向控制模型,并通过多时间尺度原理将面向控制模型分为内、外两环;其次,设计干扰观测器实时观测面向控制模型中的参数不确定及外界干扰,解决滑模控制因参数过大而导致的抖振问题,基于观测值,设计终端滑模控制器,在此基础上,基于Lyapunov理论对控制系统的稳定性进行分析;最后,基于六自由度再入模型,验证所设计的有限时间姿态控制策略的有效性.     

基于离散滑模预测的欠驱动AUV三维航迹跟踪控制

针对欠驱动自主水下航行器（AUV）的模型不确定和外界海流干扰问题,为了实现欠驱动AUV的三维航迹跟踪控制,采用虚拟向导法建立空间运动误差离散化模型.基于递归滑模思想设计离散滑模预测控制器,利用滚动优化和反馈校正方法补偿了不确定项对滑模预测模型的影响.最后针对某欠驱动AUV进行了空间曲线跟踪控制仿真实验.结果表明,所设计的控制器可以较好地克服时变非线性水动力阻尼对系统的影响,并对外界海流干扰有较好的抑制作用,保证了欠驱动AUV三维航迹跟踪系统的鲁棒性,实现了三维航迹的精确跟踪.     

四旋翼无人机轨迹稳定跟踪控制

针对四旋翼无人机轨迹稳定跟踪控制问题,为抑制外界扰动和参数不确定性的影响,设计一种双环鲁棒控制系统.首先,基于动态面内模法设计输出调节器进行位置控制,可解决系统的渐近跟踪及干扰抑制问题;其次,利用高阶滑模设计姿态控制器,可实现全局有限时间收敛,消除系统抖振和相对阶的限制;再次,为进一步提高控制精度,采用一种鲁棒精确微分器对姿态角指令信号进行精确求导;最后,对系统稳定性进行严格的数学证明,并与PID控制和传统滑模控制进行仿真对比,结果验证了所提出控制策略的优越性和鲁棒性.     

欠驱动航天器相对运动的姿轨耦合控制

针对欠驱动的非对称航天器设计六自由度相对运动的姿轨耦合控制器.首先,给出用对偶四元数描述的六自由度相对运动模型;然后,基于矩阵广义逆和空控制向量提出广义的滑模控制器,以实现相对姿态欠驱动控制的渐近稳定;最后,考虑姿轨耦合特性,利用高斯伪谱法和非线性规划得到相对轨道运动能量最省的轨迹,进而利用滑模变结构控制实现对该轨迹的跟踪.仿真结果表明,所提出的方法是有效和可行的,而且较其他方法消耗的能量更少.     

饱和输入下四旋翼无人机滑模轨迹跟踪控制

为解决四旋翼无人机在饱和输入下的轨迹跟踪控制问题,同时兼顾系统存在的参数不确定性和外部风力扰动影响,设计了一种改进的抗干扰自适应鲁棒滑模控制方法;基于六自由度架构,设计四旋翼无人机简化的系统模型,进而降低控制器设计的复杂程度;引入带有误差信号的滑模函数,设计带有误差信号的饱和补偿自适应控制律,同时增加鲁棒控制项,降低由于饱和输入问题带来的抖振影响,并减小参数不确定和外部风力扰动对系统稳定性的影响;系统模型与抗干扰自适应控制律相结合,形成了改进的抗干扰自适应鲁棒滑模控制策略,实现四旋翼无人机的位置轨迹和姿态轨迹的稳定跟踪;最后通过数值仿真与传统PD控制算法进行仿真比较,验证控制方法的有效性和优越性。     

面向人机交互的下肢外骨骼自适应轨迹跟踪

在可穿戴下肢外骨骼助力系统的轨迹跟踪控制研究中,针对系统存在人机交互力耦合,建立了人机耦合高阶动力学模型,提出了一种单自由度下肢外骨骼系统的人机协同控制策略.考虑系统存在的模型误差和外界干扰,采用了干扰观测器对系统总扰动进行动态观测和实时补偿;针对模型参数因人而异且难以准确获取的问题,设计了自适应反步滑模控制器;根据Lyapunov稳定性分析,证明了闭环系统渐进稳定.仿真结果表明系统能够快速准确地跟踪期望轨迹且具有较强的鲁棒性,验证了自适应反步滑模控制器的有效性.     

基于模糊干扰观测器的自适应二阶动态滑模控制

针对一类存在不确定性和外干扰的非线性系统滑模控制的抖振问题,本文首先证明了以高斯函数为隶属度函数的模糊基向量对状态向量的偏导在任意情况下有界,解决了模糊辨识同二阶动态滑模结合的关键问题.然后设计了二阶动态Terminal滑模,有效克服了滑模抖振,且能保证滑模面上的滑动在有限时间内收敛.再基于模糊干扰观测器的输出设计自适应鲁棒补偿项.基于李雅普诺夫理论证明了系统稳定性.最后将本文提出的控制方案用于近空间飞行器姿态角跟踪仿真,并分析了高阶动态滑模收敛时间增加的问题.结果表明本文提出的控制方案跟踪速度快、精度高,且有效去除了抖振.与常规Terminal滑模相比,二阶动态Terminal滑模增加的收敛时间非常有限,适于工程应用.     

高超飞行器的再入非线性鲁棒控制

针对再入段高超飞行器非线性动力学模型存在不确定性和干扰,基于奇异摄动理论提出了鲁棒变结构+动态逆内外环解耦控制方法.为避免在线实时求逆,控制系统的外环基于简化的模型设计自适应滑模变结构控制律,通过反馈干扰观测器在线估计广义干扰量,实现角度的跟踪和闭环系统的稳定,抑止外来干扰.强耦合的姿态动力学内环采用动态逆跟踪角速度指...     

基于改进粒子群优化算法的离散混沌系统神经滑模控制

针对离散混沌系统,提出一种基于融合Powell法的粒子群优化策略(Powell-PSO算法)的神经滑模等效控制方法。该方法通过将BP神经网络的输出作为滑模等效控制的切换部分的系数,有效地克服了传统滑模等效控制的抖振现象;利用Powell-PSO算法对神经滑模控制器的参数进行全局优化,提高了离散混沌系统的控制品质。仿真实验结果表明,所提出的方法无需了解离散混沌系统精确模型,具有响应速度快、控制精度高以及抗干扰能力强的优点。     

一种新型滑模控制双幂次趋近律

针对滑模控制中传统趋近律存在收敛速度慢、时间长和抖振严重等不足,提出一种利用双幂次趋近律提高系统状态收敛速度的设计方案.该双幂次趋近律无论在远离滑动模态还是在接近滑动模态的空间内均具有快速收敛能力.理论分析表明,该双幂次趋近律具有二阶滑模特性,当系统存在不确定性时,系统状态及其导数可以快速收敛到平衡零点的邻域内.仿真结果表明,双幂次趋近律与传统幂次趋近律、指数趋近律、快速幂次趋近律相比,具有更快的收敛速度和更好的运动品质.     

一类带有随机、有界时滞网络控制系统的脉冲控制

如何在信道约束下设计控制器对于网络控制系统的研究具有重要意义,为此提出将脉冲控制思想应用于网络控制系统,通过减少反馈过程的通信次数来降低控制策略对信道传输能力的依赖.首先构建网络脉冲控制系统模型;继而利用Lyapunov函数方法得到一类带有随机、有界时滞的网络控制系统的指数稳定性条件,并给出了脉冲控制器参数与系统收敛速度之间的定量关系;最后通过数值仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

输入状态稳定的鲁棒预测控制

以有界干扰非线性系统为研究对象,设计一种基于近似可达集的鲁棒预测控制方法。该方法以鲁棒控制不变集作为终端约束集,采用一种简单的三次多项式逼近预测控制的待优化控制律,通过在线优化求解三次多项式的各项系数,并从理论上证明了所设计的鲁棒预测控制律可以使系统输入状态稳定。最后通过仿真实例验证了所提出的鲁棒预测控制方法的可行性和有效性。     

赋权控制分配策略的权系数多目标优化设计

针对多操纵面飞机控制权值参数多、虚拟可达集使用率低的问题,基于改进非劣排序遗传算法(INSGA),提出一种离线设计控制分配策略权系数的多目标优化方案。给出了加权伪逆和混合优化两类赋权控制分配模型,推导了统一的控制律。考虑分配效率和分配模态的性能要求,建立了权系数多目标优化模型,并采用INSGA进行了离线计算。仿真验证结果表明,所提出的方案可提供多组折中的Pareto最优解,能够实现赋权控制分配策略的权系数多目标优化设计。     

发电机和静止无功补偿器鲁棒非线性协调控制

采用Hamilton函数方法研究发电机励磁和静止无功补偿器(SVC)的鲁棒协调控制问题。首先建立系统的不确定非线性微分代数系统控制数学模型;然后通过预置状态反馈完成系统的耗散Hamilton实现,并基于耗散实现设计鲁棒非线性协调控制器。仿真结果表明,该控制器能有效提高电力系统的暂态稳定性。     

基于模型的网络化控制系统量化反馈镇定

研究一类线性不确定网络化系统信息受限情况下的模型控制问题.在被控系统和模型系统通过带宽受限网络相连的情况下给出了有效的量化方法,使得量化值能够在量化器的容许范围之内,并给出了系统在一定条件下渐近稳定的充分条件.最后的仿真算例表明了所提出方法的可行性.     

并行分布控制网络的实时信号时序流图分析

考虑并行分布控制网络中软件过程及物理过程作用和反作用的时间度量特性,定义带时间标签的信号模型,采用广义测度函数概念建立信号间的时间关序,由控制器接口组成网络节点的信号流图拓扑结构,确定信号作用时序的组合运算,从而分析软件设计和运行的确定性.     

基于IFTL的不确定时间推理方法

针对现有时序逻辑对复杂不确定时间信息描述和推理方面的局限性,定义了直觉模糊不确定时间区间与时间间隔,构造了未知时刻的直觉模糊时序逻辑(IFTL)预测模型,提出了基于IFTL的不确定时间推理方法,较好地解决了时间推理精度不高的问题。同时,定义了直觉模糊集间的重叠度,并提出了基于此的知识模型及时间网络的一致性检验方法。最后通过典型实例验证了所提出的时间推理方法的有效性和优越性。